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DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型
基于DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型
摘 要:针对闪电定位仪中庞大而杂乱的定位数据,提出一种基于改进dbscan聚类算法(idbscan)进行闪电聚类分析的方法。该方法依据闪电定位系统中的实时监控数据,有哪些信誉好的足球投注网站闪电密度大于阈值范围的地闪点,建立密度可达最大值的地闪聚类簇,并找到该簇类中的核心地闪点。同时,应用邻接表结构对dbscan算法进行改进,使得初始地闪数据的有哪些信誉好的足球投注网站集的建立时间和空间得到大大减少。在聚类分析结果基础上,对核心地闪点的移动路径进行拟合,从而预报下一时刻的核心地闪点位置。实验证明,将idbscan算法应用在闪电临近预报中是有效的。
关键词:闪电临近预报;定位资料;dbscan算法;邻接表;空间聚类
prediction model for lightning nowcasting based on dbscan
hou rongtao1,2,zhu bin1,2*,feng minxue3,shi xinming1,2,lu yu1,2
(
1.jiangsu engineering center of network monitoring, nanjing university of information science and technology, nanjing jiangsu 210044, china;
2.college of computer and software, nanjing university of information science and technology, nanjing jiangsu 210044, china;
3.lightning protection center of jiangsu province, nanjing jiangsu 210009, china
)
abstract:
against the massive monitoring data of lightning locating system, a lightning nowcasting model based on improved densitybased spatial clustering of application with noise (idbscan) clustering algorithm was put forward. based on the lightning location data in realtime monitoring system, this method searched for lightningdensity flash point greater than the threshold value of the land, built the cluster with up to the maximum ground flash density, and located the core of the cluster. besides, with the application of adjacency list search algorithm, time and space consumed for the initial search set of lightning data had been greatly reduced. furthermore, using regression fitting algorithm, the proposed algorithm can predict the path of movement of lightning cluster. the experimental results show that idbscan algorithm used in the lightning nowcasting is effective.
key words:
lightning nowcasting; location information; dbscan algorithm; adjacency list; spatial clustering
0 引言
近几年来,在气象工作者的努力下我国建立了闪电监测网络系统,以江苏省为例,它包含3~5个电场仪,覆盖全省的9个闪电定位观测点和1~2个自动气象观测站,监测系统实时记录地闪数据的时间、空间坐标、强度、区域等信息。但是,这些闪电的发生和发展并不是随机现象,它们往往随着云层、气流的移动而移动。如果利用空间聚类及移动轨迹拟合的方法,分析闪电的形成、时空分布表现及未
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